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IA para mejorar la detección de animales en zonas aisladas

IA para mejorar la detección de animales en zonas aisladas

Investigadores del Instituto de Microelectrónica de Sevilla (IMSE-CNM), centro mixto del CSIC y la Universidad de Sevilla, y de la Estación Biológica de Doñana (EBD-CSIC), proponen en un nuevo estudio el uso de inteligencia artificial para mejorar las cámaras trampa que facilitan la detección de animales en zonas aisladas. El trabajo, publicado en la revista Ecoological Informatics, pretende acercar esta tecnología a lugares donde prácticamente no hay infraestructuras de comunicación y donde la detección de fauna no es tarea fácil porque los programas no están optimizados.

El estudio, que data de 2022 en el marco del proyecto LiFE y se lleva a cabo en el marco del proyecto ULTIMATE, se enmarca en el Plan de Recuperación, Transformación y Sostenibilidad de la convocatoria de proyectos para la transición ecológica y digital 2021. Este estudio, cuyo resultado final El objetivo es la conservación de la biodiversidad, corresponde a la meta número 15 de la Agenda para el Desarrollo Sostenible (ODS).

“Nuestra experiencia en diseño de hardware microelectrónico nos permitió asumir el desafío de capturar estas imágenes en escenarios complejos y procesarlas en la propia cámara inteligente. Es muy destacable el trabajo de Velasco Montero, que permitió adaptar los algoritmos a condiciones de trabajo muy exigentes. Pensemos, por ejemplo, en los cambios de iluminación durante el día o debido a la climatología”, explica uno de los investigadores principales del proyecto en el IMSE-CNM Ricardo Carmona.

Además de reducir significativamente el trabajo manual de revisión de las imágenes tomadas, este sistema permite establecer la presencia de animales en tiempo real, facilitando así acciones de intervención rápidas. Otra ventaja de integrar inteligencia artificial en la propia cámara es la reducción de datos almacenados y transferidos y analizados, ya que filtra la información eliminando aquellos que no son de interés. Todo ello permite al biólogo centrarse directamente en el análisis de datos, como patrones de comportamiento, seguimiento de poblaciones, etc.

Adaptable a nivel nacional

Este método innovador se integró en un prototipo de hardware desarrollado en el IMSE y puesto en práctica en el Parque Nacional de Aracena. En cuanto a su aplicación, aunque originalmente fue desarrollada en un entorno local, tiene suficiente potencial para adaptarse a nivel nacional gracias al entorno de trabajo común que permite esta cámara inteligente.

Por su parte, el grupo de investigación de carnívoros EBD-CSIC estudia la evolución de poblaciones de diferentes especies en sus hábitats naturales. Lo hacen mediante el uso de cámaras trampa colocadas estratégicamente que terminan produciendo un gran volumen de imágenes y secuencias de video, a menudo imposibles de analizar y categorizar manualmente.

En concreto, para este estudio se utilizaron imágenes recogidas por Ariadna Sanglas y Paco Palomares en el Parque Natural de la Sierra de Aracena como parte de un proyecto de evaluación de la población de gatos monteses. El trabajo de ver imágenes manualmente lleva mucho tiempo. Primero debes descartar las imágenes en las que no aparecen animales, y luego identificar correctamente las especies que aparecen en las imágenes restantes.

La colaboración entre ambas entidades se ve favorecida por la cercanía de sus instalaciones, ya que ambas tienen su sede en el campus de Cartuja. A esta condición se suma la fusión de organizaciones y su financiación, entre ellas el programa LiFE, el Ministerio de Transformación Digital, la Cátedra USECHIP y el Plan Complementario para la Biodiversidad (PCBIO).

Por Cochi Roldán Durán

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